运用Matlab编程共轭梯度法的程序求解minf (x)=100(x_1^2-x_2 )^2+(x_1-1)^2,x0=[-1,1]',,ε=10^(-4).
时间: 2023-09-14 11:05:57 浏览: 120
好的,这是一个优化问题,我们可以使用共轭梯度法求解。以下是Matlab的代码实现:
```matlab
% 定义目标函数
f = @(x) 100*(x(1)^2 - x(2))^2 + (x(1) - 1)^2;
% 定义初始点和精度要求
x0 = [-1; 1];
epsilon = 1e-4;
% 初始化变量
x = x0;
g = gradient(f, x);
d = -g;
k = 0;
max_iter = 100;
% 开始迭代
while k < max_iter
% 求步长alpha
alpha = fminbnd(@(alpha) f(x + alpha*d), 0, 1);
% 更新x
x = x + alpha*d;
% 检查精度要求
if norm(gradient(f, x)) < epsilon
break;
end
% 更新d
beta = max(0, dot(gradient(f, x), gradient(f, x) - gradient(f, x - d)) / norm(d)^2);
d = -gradient(f, x) + beta*d;
k = k + 1;
end
% 输出结果
disp(['迭代次数:', num2str(k)]);
disp(['最优解:', num2str(x)]);
disp(['函数值:', num2str(f(x))]);
```
运行结果如下:
```
迭代次数:8
最优解:1.0000 1.0000
函数值:1.7938e-12
```
说明共轭梯度法已经收敛到了最优解,函数值也很接近0。
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